Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而MapReduce的核心又是Shuffle,Shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。如图:可以看到,shuffle阶段又可以分为Map端输出时的shuffle和Reduce端输入的shuffle。一、Map端输出的shuffle整个流程我分了四步。简单些可以这样说,每个map task都有一个内存缓冲区,存储着map
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2024-01-02 13:29:51
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这一章都是文字叙述,不需要写源代码了。一般情况下,只需要记住这些东西就可以了。Hadoop处理大数据。大数据以文件的形式存储在HDFS。大文件被划分成文件块存贮,每个文件块有固定的大小,通常是64M,或者128M,或者255M。我们在第2章写了一个WordCount的MapReduce程序,最关键部分是Mapper和Reducer。在做MapReuce时,先做Map,再
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2023-12-31 20:45:25
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Mapper 的输入官方文档如下 The Mapper outputs are sorted and then partitioned per Reducer. The total number of partitions is the same as the number of reduce tasks for the job. Users can control which ke
原创
2015-06-07 00:26:43
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美国新冠疫情COVID-19案例2:各州累计病例数呈倒排统计将美国每个州state的确诊案例数进行倒序排序。一、需求分析如果你的需求中需要根据某个属性进行排序,不妨把这个属性作为key。因为MapReduce中key有默认排序行为的。可使用案例1的输出结果表作为本案例的输入表。1、如果你的需求是正序,并且数据类型是Hadoop封装好的类型。这种情况下不需要任何修改,直接使用lHadoop类型作为k
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2023-07-12 11:15:50
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Mapper 的输入官方文档如下 The Mapper outputs are sorted and then partitioned per Reducer. The total number of partitions is the same as the number of reduce tasks for the job. Users can control which ke
原创
2015-06-07 00:26:49
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前段时间一直在准备实习的事情,没有更新项目相关的博客。最近才通过了百度的实习生面试,面试的时候这个小项目助力不少,所以又想来补充一下前面没有分享的一些项目经验。Hadoop输入输出格式Hadoop中mapper的输入必须是(key, value)格式的。若输入文件类型为文本格式,这也是默认的输入文件类型。则key是行号,value就是这一行对应的文本。 同理reducer输出的默认格式也是文本,
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2024-01-03 21:40:32
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一、Map接口Map集合的特点是:通过key值找到对应的value值,key值是唯一的,value可以重复。Map中的元素是无序的,但是也有实现了排序的Map实现类,如:TreeMap。上面Map接口提供的方法大致可以分为下面几种:1、put/putAll/remove/clear 增加删除 get/values 获取值2、containKey/c
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2024-02-11 19:44:26
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目录一、 MapReduce概述1.1 MapReduce定义1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 MapReduce核心思想1.4 MapReduce进程1.5 官方WordCount源码1.6 常用数据序列化类型二、 Hadoop序列化2.1 序列化概述2.2 自定义bean对象实现序列化接口(Writable)三、 MapReduce框架原理3.1 Inpu
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2023-07-24 09:00:48
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Java日志框架概览在日志处理上,Java采用的是一种可扩展的方式。既可以使用jul(java.util.logging),也可以使用其它的日志解决方案。jul 有4个核心组件:Logger:获取日志事件并传递给适当的HandlerHandler(Appender):使用Layout格式化日志事件,并输出到最终目的地Layout(Formatter):格式化日志事件Filter:比log leve
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2023-07-15 15:20:16
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目录一、环境说明二、实例需求格式说明三、对象序列化复习1.为什么要序列化2.java自带的序列化3.hadoop默认序列化4.hadoop序列化步骤四、MapReduce编程规范复习1.map阶段2.Reducer阶段3.**Driver阶段:**五、案例代码1.序列化bean2.Map阶段3.Reducer阶段4.Driver阶段5.日志输出文件六、一些容易错的地方以及解决办法1.报找不到wi
一、logging的框架1、 Loggers: 可供程序直接调用的接口,app通过调用提供的api来记录日志2、 Handlers: 决定将日志记录分配至正确的目的地3、 Filters:对日志信息进行过滤,提供更细粒度的日志是否输出的判断4、 Formatters: 制定最终记录打印的格式布局二、Log级别系统默认有6个级别,优先级:CRITICAL&nb
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2023-08-04 18:57:10
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MapTask运行内部原理当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将
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2023-12-18 07:01:12
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1.Hadoop和MapReduce概念Mapreduce是一种模式。Hadoop是一种框架。Hadoop是一个实现了mapreduce模式的开源的分布式并行编程框架。2.Hadoop框架 借助Hadoop 框架及云计算核心技术MapReduce 来实现数据的计算和存储,并且将HDFS 分布式文件系统和HBase 分布式数据库很好的融入到云计算框架中,从而实现云计算的分布式、
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2024-01-03 12:59:04
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共两篇文章,第一篇讲述了如何在程序中输出Log信息,第二篇详细的分析了Log信息的输出机制。 下面是第一篇 1:在编译so文件的c或cpp文件之前中加入以下代码,就可以在android中的log显示日志内容 #include <android/log.h>
#define LOG_TAG "show infomation"
#defin
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2023-09-11 21:26:43
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《Hadoop权威指南》第二章 关于MapReduce目录使用Hadoop来数据分析横向扩展注:《Hadoop权威指南》重点学习摘要笔记1. 使用Hadoop来数据分析例如,对气象数据集进行处理。1. map和reduce为了充分利用Hadoop提供的并行处理优势,需要将查询表示成MapReduce作业。MapReduce任务过程分成两个处理阶段:map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作
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2024-06-16 21:14:55
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Hadoop MapReduce 的类型与格式 (MapReduce Types and Formats) 1 MapReduce 类型 (MapReduce Types)Hadoop 的 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循如下一般性格式: map: (K1, V1) → list(K2, V2)
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2024-01-25 20:47:38
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术语:
1. job(作业):客户端需要执行的一个工作单元,包括输入数据、MP程序、配置信息
2. Hadoop将job分成若干task(任务)来执行,其中包括两类任务:map任务、reduce任务。这些任务在集群的节点上,并通过YARN进行调度
3. Hadoop将MP输入数据划分成等长的小数据块,成为“输入分片(input split)。Hadoop为每个分片构建一个map任务
4.
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2024-06-05 15:38:11
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1、Map Reduce 结构一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程:MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调;MapTask:负责map阶段的整个数据处理流程;ReduceTask:负责reduce阶段的整个数据处理流程;2、Map Reduce 工作流程2.1、Map Reduce 工作流程图 2.
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2023-07-12 13:35:29
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Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,Hadoop旗下有很多经典子项目,比如HBase、Hive等,这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop,就必须知道HDFS和MapReduce是什么。 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.
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2023-05-24 11:41:05
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Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper。Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预,因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下,最终input占据了多少block,就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大,但是每个文件的size都小于
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2024-04-18 19:15:28
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